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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations825
Missing cells339
Missing cells (%)2.1%
Duplicate rows5
Duplicate rows (%)0.6%
Total size in memory2.8 MiB
Average record size in memory3.5 KiB

Variable types

URL3
Text4
DateTime3
Categorical4
Unsupported1
Numeric5

Alerts

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article_raw_content has constant value "None" Constant
article_length has constant value "1" Constant
website has constant value "https://www.creer-une-entreprise.com" Constant
scraping_date has constant value "2025-01-14 22:03:07.750463+00:00" Constant
Dataset has 5 (0.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 309 (37.5%) missing values Missing
article_author has 29 (3.5%) missing values Missing
article_reading_time is highly skewed (γ1 = 26.63550292) Skewed
article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
days_since_published has 58 (7.0%) zeros Zeros

Reproduction

Analysis started2025-01-14 22:03:09.031835
Analysis finished2025-01-14 22:03:13.768035
Duration4.74 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

Distinct699
Distinct (%)84.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size289.5 KiB
https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/
 
15
Other values (694)
694 
ValueCountFrequency (%)
https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/ 29
 
3.5%
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3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/ 15
 
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
Other values (689) 689
83.5%
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https 825
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www.creer-une-entreprise.com 825
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3.5%
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3.5%
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3.5%
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1.8%
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0.1%
/alyamanager-solution-de-gestion-pour-les-professionnels/ 1
 
0.1%
/developpement-dapplication-mobile-dualmedia-services-innovants-pour-votre-entreprise/ 1
 
0.1%
/ami-compta-votre-outil-comptable-simplifie/ 1
 
0.1%
Other values (689) 689
83.5%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%
Distinct698
Distinct (%)84.6%
Missing0
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Memory size289.5 KiB
https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/
 
15
Other values (693)
694 
ValueCountFrequency (%)
https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/ 29
 
3.5%
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3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/ 15
 
1.8%
https://www.creer-une-entreprise.com/les-outils-dautomation-des-allies-de-taille-pour-votre-business-2/ 2
 
0.2%
https://www.creer-une-entreprise.com/rebecca-gleeson-decouvrez-la-biographie-de-lattachee-de-presse-qui-fait-des-miracles/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/comment-creer-un-produit-innovant/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/zodio-rachete-par-alinea-a-lalinea-atoll-impact-sur-le-marche-local/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/alyamanager-solution-de-gestion-pour-les-professionnels/ 1
 
0.1%
Other values (688) 688
83.4%
ValueCountFrequency (%)
https 825
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ValueCountFrequency (%)
www.creer-une-entreprise.com 825
100.0%
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/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/ 29
 
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3.5%
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3.5%
/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/ 29
 
3.5%
/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/ 15
 
1.8%
/les-outils-dautomation-des-allies-de-taille-pour-votre-business-2/ 2
 
0.2%
/rebecca-gleeson-decouvrez-la-biographie-de-lattachee-de-presse-qui-fait-des-miracles/ 1
 
0.1%
/comment-creer-un-produit-innovant/ 1
 
0.1%
/zodio-rachete-par-alinea-a-lalinea-atoll-impact-sur-le-marche-local/ 1
 
0.1%
/alyamanager-solution-de-gestion-pour-les-professionnels/ 1
 
0.1%
Other values (688) 688
83.4%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%
Distinct698
Distinct (%)84.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size258.9 KiB
2025-01-14T23:03:13.952491image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length121
Median length97
Mean length64.650909
Min length18

Characters and Unicode

Total characters53337
Distinct characters36
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique692 ?
Unique (%)83.9%

Sample

1st rowoptimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne
2nd rowsimulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser
3rd rowmettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite
4th rowzodio-rachete-par-alinea-a-lalinea-atoll-impact-sur-le-marche-local
5th rowalyamanager-solution-de-gestion-pour-les-professionnels
ValueCountFrequency (%)
comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66 29
 
3.5%
optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne 29
 
3.5%
simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser 29
 
3.5%
mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite 29
 
3.5%
arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee 15
 
1.8%
les-outils-dautomation-des-allies-de-taille-pour-votre-business-2 2
 
0.2%
developpement-dapplication-mobile-dualmedia-services-innovants-pour-votre-entreprise 1
 
0.1%
quel-avocat-a-saint-etienne-contacter-pour-un-litige-immobilier 1
 
0.1%
rebecca-gleeson-decouvrez-la-biographie-de-lattachee-de-presse-qui-fait-des-miracles 1
 
0.1%
comment-creer-un-produit-innovant 1
 
0.1%
Other values (688) 688
83.4%
2025-01-14T23:03:14.314648image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 7723
14.5%
- 7225
13.5%
s 3806
 
7.1%
i 3580
 
6.7%
r 3513
 
6.6%
n 3468
 
6.5%
t 3377
 
6.3%
o 3138
 
5.9%
a 2869
 
5.4%
l 2462
 
4.6%
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22.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 53337
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 7723
14.5%
- 7225
13.5%
s 3806
 
7.1%
i 3580
 
6.7%
r 3513
 
6.6%
n 3468
 
6.5%
t 3377
 
6.3%
o 3138
 
5.9%
a 2869
 
5.4%
l 2462
 
4.6%
Other values (26) 12176
22.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 53337
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 7723
14.5%
- 7225
13.5%
s 3806
 
7.1%
i 3580
 
6.7%
r 3513
 
6.6%
n 3468
 
6.5%
t 3377
 
6.3%
o 3138
 
5.9%
a 2869
 
5.4%
l 2462
 
4.6%
Other values (26) 12176
22.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 53337
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 7723
14.5%
- 7225
13.5%
s 3806
 
7.1%
i 3580
 
6.7%
r 3513
 
6.6%
n 3468
 
6.5%
t 3377
 
6.3%
o 3138
 
5.9%
a 2869
 
5.4%
l 2462
 
4.6%
Other values (26) 12176
22.8%
Distinct690
Distinct (%)83.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size365.0 KiB
2025-01-14T23:03:14.696163image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length170
Median length127
Mean length91.809697
Min length29

Characters and Unicode

Total characters75743
Distinct characters88
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique677 ?
Unique (%)82.1%

Sample

1st rowOptimisation des ventes en boutique : l'importance d'un bon système de caisse en ligne - Creer-une-entreprise.com
2nd rowSimulateur de prêt personnel : pourquoi l’utiliser ? - Creer-une-entreprise.com
3rd rowMettez toutes les chances de votre côté en vous offrant un maximum de visibilité - Creer-une-entreprise.com
4th rowZodio racheté par Alinéa à l'alinéa Atoll : impact sur le marché local - Creer-une-entreprise.com
5th rowAlyaManager : Solution de gestion pour les professionnels - Creer-une-entreprise.com
ValueCountFrequency (%)
1355
 
13.4%
creer-une-entreprise.com 776
 
7.7%
de 497
 
4.9%
les 335
 
3.3%
la 265
 
2.6%
pour 259
 
2.6%
en 228
 
2.3%
et 147
 
1.5%
comment 141
 
1.4%
des 139
 
1.4%
Other values (1748) 5933
58.9%
2025-01-14T23:03:15.308466image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 11299
14.9%
9155
12.1%
r 6567
 
8.7%
n 5014
 
6.6%
s 4475
 
5.9%
i 4331
 
5.7%
t 4114
 
5.4%
o 3777
 
5.0%
u 3073
 
4.1%
a 2656
 
3.5%
Other values (78) 21282
28.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 75743
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 11299
14.9%
9155
12.1%
r 6567
 
8.7%
n 5014
 
6.6%
s 4475
 
5.9%
i 4331
 
5.7%
t 4114
 
5.4%
o 3777
 
5.0%
u 3073
 
4.1%
a 2656
 
3.5%
Other values (78) 21282
28.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 75743
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 11299
14.9%
9155
12.1%
r 6567
 
8.7%
n 5014
 
6.6%
s 4475
 
5.9%
i 4331
 
5.7%
t 4114
 
5.4%
o 3777
 
5.0%
u 3073
 
4.1%
a 2656
 
3.5%
Other values (78) 21282
28.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 75743
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 11299
14.9%
9155
12.1%
r 6567
 
8.7%
n 5014
 
6.6%
s 4475
 
5.9%
i 4331
 
5.7%
t 4114
 
5.4%
o 3777
 
5.0%
u 3073
 
4.1%
a 2656
 
3.5%
Other values (78) 21282
28.1%
Distinct694
Distinct (%)84.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 MiB
2025-01-14T23:03:15.628097image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length914
Median length743
Mean length635.0497
Min length68

Characters and Unicode

Total characters523916
Distinct characters112
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique684 ?
Unique (%)82.9%

Sample

1st rowLe succès des commerces de détail repose souvent sur la fluidité de leurs transactions. Un bon système de caisse en ligne peut transformer radicalement l’expérience d’achat, tant pour les clients que pour le personnel. Rapidité, précision et facilité d’utilisation sont des atouts majeurs pour fidéliser une clientèle toujours plus exigeante. Les propriétaires de boutiques voient aussi leur gestion facilitée grâce à ces outils modernes. Inventaire en temps réel, rapports de ventes détaillés et intégration avec d’autres plateformes permettent une vision claire et immédiate de la performance du magasin. En optimisant ce processus, les commerçants peuvent se concentrer davantage sur l’amélioration […]
2nd rowNaviguer dans l’univers du crédit personnel s’apparente souvent à une exploration à tâtons dans un dédale de chiffres, de termes techniques et d’offres séduisantes. Entre les taux d’intérêt qui varient et les conditions parfois obscures des établissements financiers, l’emprunteur peut se sentir désorienté. Le simulateur de prêt personnel s’impose alors comme un phare dans cette obscurité, un outil capable d’éclairer la route et de clarifier l’horizon. Mais qu’en est-il réellement de son utilité ? Plongeons dans les profondeurs de cette question, en examinant les multiples facettes de cet allié numérique. Plan de l'articleUne maîtrise immédiate des chiffres pour des décisions éclairéesUne […]
3rd rowEn 2025, si vous êtes un entrepreneur, un artisan ou encore un créateur indépendant, vous avez la possibilité de bien gagner votre vie en touchant votre cible en plein cœur, et ce, où qu’elle se trouve. En effet, avec l’avènement de l’internet et les progrès constants en matière de technologie, la sphère digitale vous permet de diffuser votre image ainsi que votre savoir-faire, par-delà nos frontières. Par conséquent, vous pouvez vendre vos produits à tout le monde. Afin d’être efficace, une seule solution : la mise en place d’un site internet grâce auquel vous allez vendre vos créations en ligne.  Plan […]
4th rowL’enseigne de décoration et d’articles pour la maison Zodio vient d’être rachetée par Alinéa, une autre grande marque du secteur, avec un transfert stratégique au sein de l’Alinéa Atoll, situé près d’Angers. Cette acquisition pourrait remodeler le paysage commercial local, en particulier pour les consommateurs à la recherche de produits de décoration tendance et accessibles. Ce changement suscite des interrogations sur l’impact économique et concurrentiel pour les commerces environnants. Les commerçants locaux s’interrogent sur les répercussions potentielles, tandis que les clients pourraient bénéficier d’une offre élargie et d’un service optimisé grâce à la synergie entre ces deux enseignes. A lire […]
5th rowLa gestion administrative et commerciale représente souvent un casse-tête pour les professionnels, qu’ils soient indépendants ou à la tête de petites entreprises. AlyaManager se positionne comme une solution innovante pour simplifier ces tâches complexes. Avec cet outil, les entrepreneurs peuvent centraliser leurs données, optimiser leur temps et améliorer la gestion de leurs projets. L’interface conviviale et les fonctionnalités avancées permettent de suivre les finances, gérer les clients et automatiser de nombreuses tâches répétitives. En intégrant une telle solution, les professionnels peuvent se concentrer sur le cœur de leur activité et gagner en efficacité au quotidien. A lire en complément : […]
ValueCountFrequency (%)
de 4709
 
6.1%
les 2435
 
3.1%
et 2180
 
2.8%
la 1986
 
2.6%
des 1818
 
2.3%
en 1570
 
2.0%
pour 1511
 
2.0%
à 1383
 
1.8%
le 1204
 
1.6%
une 1175
 
1.5%
Other values (7997) 57482
74.2%
2025-01-14T23:03:16.096641image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
76203
14.5%
e 64681
12.3%
s 36796
 
7.0%
n 33099
 
6.3%
t 32879
 
6.3%
i 32186
 
6.1%
r 30770
 
5.9%
a 27061
 
5.2%
o 24394
 
4.7%
u 22154
 
4.2%
Other values (102) 143693
27.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 523916
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
76203
14.5%
e 64681
12.3%
s 36796
 
7.0%
n 33099
 
6.3%
t 32879
 
6.3%
i 32186
 
6.1%
r 30770
 
5.9%
a 27061
 
5.2%
o 24394
 
4.7%
u 22154
 
4.2%
Other values (102) 143693
27.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 523916
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
76203
14.5%
e 64681
12.3%
s 36796
 
7.0%
n 33099
 
6.3%
t 32879
 
6.3%
i 32186
 
6.1%
r 30770
 
5.9%
a 27061
 
5.2%
o 24394
 
4.7%
u 22154
 
4.2%
Other values (102) 143693
27.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 523916
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
76203
14.5%
e 64681
12.3%
s 36796
 
7.0%
n 33099
 
6.3%
t 32879
 
6.3%
i 32186
 
6.1%
r 30770
 
5.9%
a 27061
 
5.2%
o 24394
 
4.7%
u 22154
 
4.2%
Other values (102) 143693
27.4%
Distinct461
Distinct (%)55.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size167.4 KiB
Minimum2021-07-23 00:00:00+00:00
Maximum2025-01-14 16:14:00+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T23:03:16.410042image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T23:03:16.577590image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct471
Distinct (%)91.3%
Missing309
Missing (%)37.5%
Memory size167.4 KiB
Minimum2022-07-27 10:24:08+00:00
Maximum2025-01-12 18:02:18+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T23:03:16.720209image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T23:03:16.882463image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Missing 

Distinct19
Distinct (%)2.4%
Missing29
Missing (%)3.5%
Memory size212.2 KiB
Watson
335 
Emmanuel
99 
Rodrigue
76 
Lynda
54 
Tangi
37 
Other values (14)
195 

Length

Max length9
Median length8
Mean length6.6570352
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5299
Distinct characters39
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st rowWatson
2nd rowEmmanuel
3rd rowWatson
4th rowWatson
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 335
40.6%
Emmanuel 99
 
12.0%
Rodrigue 76
 
9.2%
Lynda 54
 
6.5%
Tangi 37
 
4.5%
Justin005 36
 
4.4%
Nico 32
 
3.9%
smartuser 29
 
3.5%
Lionel004 17
 
2.1%
Martine 14
 
1.7%
Other values (9) 67
 
8.1%
(Missing) 29
 
3.5%

Length

2025-01-14T23:03:17.029071image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 335
42.1%
emmanuel 99
 
12.4%
rodrigue 76
 
9.5%
lynda 54
 
6.8%
tangi 37
 
4.6%
justin005 36
 
4.5%
nico 32
 
4.0%
smartuser 29
 
3.6%
lionel004 17
 
2.1%
martine 14
 
1.8%
Other values (9) 67
 
8.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 620
11.7%
a 601
11.3%
o 468
 
8.8%
t 441
 
8.3%
s 436
 
8.2%
W 335
 
6.3%
e 326
 
6.2%
u 240
 
4.5%
i 231
 
4.4%
m 227
 
4.3%
Other values (29) 1374
25.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5299
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 620
11.7%
a 601
11.3%
o 468
 
8.8%
t 441
 
8.3%
s 436
 
8.2%
W 335
 
6.3%
e 326
 
6.2%
u 240
 
4.5%
i 231
 
4.4%
m 227
 
4.3%
Other values (29) 1374
25.9%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5299
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 620
11.7%
a 601
11.3%
o 468
 
8.8%
t 441
 
8.3%
s 436
 
8.2%
W 335
 
6.3%
e 326
 
6.2%
u 240
 
4.5%
i 231
 
4.4%
m 227
 
4.3%
Other values (29) 1374
25.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5299
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 620
11.7%
a 601
11.3%
o 468
 
8.8%
t 441
 
8.3%
s 436
 
8.2%
W 335
 
6.3%
e 326
 
6.2%
u 240
 
4.5%
i 231
 
4.4%
m 227
 
4.3%
Other values (29) 1374
25.9%
Distinct688
Distinct (%)83.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size346.5 KiB
2025-01-14T23:03:17.302348image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length123
Median length100
Mean length66.609697
Min length18

Characters and Unicode

Total characters54953
Distinct characters87
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique673 ?
Unique (%)81.6%

Sample

1st rowOptimisation des ventes en boutique : l’importance d’un bon système de caisse en ligne
2nd rowSimulateur de prêt personnel : pourquoi l’utiliser ?
3rd rowMettez toutes les chances de votre côté en vous offrant un maximum de visibilité
4th rowZodio racheté par Alinéa à l’alinéa Atoll : impact sur le marché local
5th rowAlyaManager : Solution de gestion pour les professionnels
ValueCountFrequency (%)
567
 
6.6%
de 497
 
5.8%
les 345
 
4.0%
la 274
 
3.2%
pour 263
 
3.1%
en 228
 
2.7%
comment 148
 
1.7%
et 144
 
1.7%
des 142
 
1.7%
votre 138
 
1.6%
Other values (1737) 5810
67.9%
2025-01-14T23:03:17.829993image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7636
13.9%
e 6660
12.1%
s 3707
 
6.7%
i 3550
 
6.5%
r 3484
 
6.3%
n 3468
 
6.3%
t 3355
 
6.1%
o 3029
 
5.5%
a 2647
 
4.8%
u 2316
 
4.2%
Other values (77) 15101
27.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 54953
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
7636
13.9%
e 6660
12.1%
s 3707
 
6.7%
i 3550
 
6.5%
r 3484
 
6.3%
n 3468
 
6.3%
t 3355
 
6.1%
o 3029
 
5.5%
a 2647
 
4.8%
u 2316
 
4.2%
Other values (77) 15101
27.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 54953
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
7636
13.9%
e 6660
12.1%
s 3707
 
6.7%
i 3550
 
6.5%
r 3484
 
6.3%
n 3468
 
6.3%
t 3355
 
6.1%
o 3029
 
5.5%
a 2647
 
4.8%
u 2316
 
4.2%
Other values (77) 15101
27.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 54953
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
7636
13.9%
e 6660
12.1%
s 3707
 
6.7%
i 3550
 
6.5%
r 3484
 
6.3%
n 3468
 
6.3%
t 3355
 
6.1%
o 3029
 
5.5%
a 2647
 
4.8%
u 2316
 
4.2%
Other values (77) 15101
27.5%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size264.0 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct581
Distinct (%)70.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1106.2061
Minimum5
Maximum3298
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size167.4 KiB
2025-01-14T23:03:17.970618image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum5
5-th percentile11
Q1438
median1205
Q31587
95-th percentile2362.4
Maximum3298
Range3293
Interquartile range (IQR)1149

Descriptive statistics

Standard deviation756.29796
Coefficient of variation (CV)0.68368633
Kurtosis-0.77186412
Mean1106.2061
Median Absolute Deviation (MAD)568
Skewness0.15524908
Sum912620
Variance571986.6
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T23:03:18.105759image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
12 29
 
3.5%
11 29
 
3.5%
119 29
 
3.5%
5 29
 
3.5%
146 15
 
1.8%
1319 4
 
0.5%
1460 3
 
0.4%
1175 3
 
0.4%
1231 3
 
0.4%
1167 3
 
0.4%
Other values (571) 678
82.2%
ValueCountFrequency (%)
5 29
3.5%
11 29
3.5%
12 29
3.5%
27 1
 
0.1%
35 1
 
0.1%
39 1
 
0.1%
47 1
 
0.1%
49 2
 
0.2%
54 1
 
0.1%
60 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
3298 1
0.1%
3102 1
0.1%
3051 1
0.1%
3042 1
0.1%
3040 1
0.1%
2973 1
0.1%
2850 1
0.1%
2844 1
0.1%
2767 1
0.1%
2756 1
0.1%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Skewed 

Distinct16
Distinct (%)1.9%
Missing1
Missing (%)0.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.032767
Minimum2
Maximum255
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size167.4 KiB
2025-01-14T23:03:18.224461image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q14
median4
Q36
95-th percentile8
Maximum255
Range253
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation8.9415624
Coefficient of variation (CV)1.7766693
Kurtosis744.59202
Mean5.032767
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness26.635503
Sum4147
Variance79.951537
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T23:03:18.330178image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=16)
ValueCountFrequency (%)
4 254
30.8%
5 165
20.0%
3 152
18.4%
6 92
 
11.2%
7 49
 
5.9%
2 46
 
5.6%
8 36
 
4.4%
9 14
 
1.7%
10 5
 
0.6%
11 3
 
0.4%
Other values (6) 8
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
2 46
 
5.6%
3 152
18.4%
4 254
30.8%
5 165
20.0%
6 92
 
11.2%
7 49
 
5.9%
8 36
 
4.4%
9 14
 
1.7%
10 5
 
0.6%
11 3
 
0.4%
ValueCountFrequency (%)
255 1
 
0.1%
24 1
 
0.1%
20 1
 
0.1%
17 1
 
0.1%
13 2
 
0.2%
12 2
 
0.2%
11 3
 
0.4%
10 5
 
0.6%
9 14
 
1.7%
8 36
4.4%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size210.1 KiB
None
825 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3300
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 825
100.0%

Length

2025-01-14T23:03:18.436893image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T23:03:18.535629image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 825
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size210.1 KiB
None
825 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3300
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 825
100.0%

Length

2025-01-14T23:03:18.630917image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T23:03:18.726661image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 825
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size207.6 KiB
1
825 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters825
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Length

2025-01-14T23:03:18.825401image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T23:03:18.935103image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 825
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 825
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 825
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Zeros 

Distinct329
Distinct (%)39.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean288.22303
Minimum0
Maximum1271
Zeros58
Zeros (%)7.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size167.4 KiB
2025-01-14T23:03:19.070743image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q123
median233
Q3523
95-th percentile616
Maximum1271
Range1271
Interquartile range (IQR)500

Descriptive statistics

Standard deviation263.15295
Coefficient of variation (CV)0.91301847
Kurtosis-0.53544291
Mean288.22303
Median Absolute Deviation (MAD)231
Skewness0.50779567
Sum237784
Variance69249.474
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T23:03:19.250770image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2 61
 
7.4%
0 58
 
7.0%
1 29
 
3.5%
16 18
 
2.2%
9 18
 
2.2%
30 15
 
1.8%
219 13
 
1.6%
23 12
 
1.5%
156 10
 
1.2%
595 9
 
1.1%
Other values (319) 582
70.5%
ValueCountFrequency (%)
0 58
7.0%
1 29
3.5%
2 61
7.4%
4 1
 
0.1%
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0.2%
7 2
 
0.2%
8 2
 
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9 18
 
2.2%
11 2
 
0.2%
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0.1%
ValueCountFrequency (%)
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
1002 1
0.1%
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article_views_daily
Real number (ℝ)

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Negative (%)0.0%
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2025-01-14T23:03:19.393645image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.3642691
5-th percentile2.3203725
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Maximum1017
Range1015.6357
Interquartile range (IQR)8.4555803

Descriptive statistics

Standard deviation88.040916
Coefficient of variation (CV)3.602533
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Variance7751.2029
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T23:03:19.541221image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
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3.6%
5 30
 
3.6%
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3.5%
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1.8%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
Other values (680) 682
82.7%
ValueCountFrequency (%)
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0.1%
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0.1%
1.921973094 1
0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

Distinct690
Distinct (%)83.6%
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Missing (%)0.0%
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Infinite (%)0.0%
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size167.4 KiB
2025-01-14T23:03:19.679848image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum40.928074
5-th percentile69.611176
Q175.035294
median112.37288
Q3328.7027
95-th percentile2631.4839
Maximum30510
Range30469.072
Interquartile range (IQR)253.66741

Descriptive statistics

Standard deviation2641.2275
Coefficient of variation (CV)3.602533
Kurtosis79.547023
Mean733.15844
Median Absolute Deviation (MAD)40.243975
Skewness8.2434318
Sum604855.71
Variance6976082.6
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T23:03:19.888513image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
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3.6%
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3.6%
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3.5%
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1.8%
183.75 2
 
0.2%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
Other values (680) 682
82.7%
ValueCountFrequency (%)
40.92807425 1
0.1%
50.42755344 1
0.1%
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0.1%
52.92107404 1
0.1%
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website
URL

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2025-01-14T23:03:20.092001image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2025-01-14T23:03:13.495795image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-14T23:03:13.687251image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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3https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligneOptimisation des ventes en boutique : l'importance d'un bon système de caisse en ligne - Creer-une-entreprise.comLe succès des commerces de détail repose souvent sur la fluidité de leurs transactions. Un bon système de caisse en ligne peut transformer radicalement l’expérience d’achat, tant pour les clients que pour le personnel. Rapidité, précision et facilité d’utilisation sont des atouts majeurs pour fidéliser une clientèle toujours plus exigeante. Les propriétaires de boutiques voient aussi leur gestion facilitée grâce à ces outils modernes. Inventaire en temps réel, rapports de ventes détaillés et intégration avec d’autres plateformes permettent une vision claire et immédiate de la performance du magasin. En optimisant ce processus, les commerçants peuvent se concentrer davantage sur l’amélioration […]2025-01-14 16:14:00+00:00NaTWatsonOptimisation des ventes en boutique : l’importance d’un bon système de caisse en ligne55.0NoneNone105.000000150.0https://www.creer-une-entreprise.com2025-01-14 22:03:07.750463+00:0029
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4https://www.creer-une-entreprise.com/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser/https://www.creer-une-entreprise.com/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliserSimulateur de prêt personnel : pourquoi l’utiliser ? - Creer-une-entreprise.comNaviguer dans l’univers du crédit personnel s’apparente souvent à une exploration à tâtons dans un dédale de chiffres, de termes techniques et d’offres séduisantes. Entre les taux d’intérêt qui varient et les conditions parfois obscures des établissements financiers, l’emprunteur peut se sentir désorienté. Le simulateur de prêt personnel s’impose alors comme un phare dans cette obscurité, un outil capable d’éclairer la route et de clarifier l’horizon. Mais qu’en est-il réellement de son utilité ? Plongeons dans les profondeurs de cette question, en examinant les multiples facettes de cet allié numérique. Plan de l'articleUne maîtrise immédiate des chiffres pour des décisions éclairéesUne […]2025-01-14 08:54:35+00:00NaTEmmanuelSimulateur de prêt personnel : pourquoi l’utiliser ?124.0NoneNone1012.000000360.0https://www.creer-une-entreprise.com2025-01-14 22:03:07.750463+00:0029
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